正确答案是：B: 聚类

### 专业分析：

**1. 分类（Classification）**
- 分类是一种监督学习方法，需要事先定义好的类别标签。
- 使用标记的训练数据对模型进行训练，然后预测新的未标记数据的类别。
- 适用于已知类别的情况下。

**2. 聚类（Clustering）**
- 聚类是无监督学习方法，不需要预先定义的类别标签。
- 目的是将数据根据其特征相似性进行分组，同一个簇内的数据彼此相似，不同簇之间的数据差异较大。
- 适用于不知道数据类别的情况，通过特征相似性进行分离。

**3. 关联分析（Association Analysis）**
- 主要用于发现数据集中项之间的关系，常用于市场篮子分析。
- 关注项集之间的关联规则，而不是直接的分类或聚类。

**4. 隐马尔可夫链（Hidden Markov Model, HMM）**
- 是一种统计模型，用于描述具有隐含状态的马尔可夫过程。
- 常用于时间序列分析，如语音识别和基因序列分析。

### 结论
对于不清楚数据类别的情况，聚类（Clustering）是最合适的选择，因为它可以在无需预先标记的情况下，根据数据特征进行分组，实现同类数据与其他类数据的分离。